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Enregistrement W2958395594 · doi:10.5539/jel.v8n4p124

Science Teachers’ Instructional Practices in Malaysian and German Secondary Schools

2019· article· en· W2958395594 sur OpenAlexvenueno aff
Ai Jing Tay, Salmiza Saleh

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Sains MalaysiaDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésGermanInteractivityMathematics educationPsychologyPedagogyInstructional designTeaching methodScience educationGeographyComputer scienceMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advancement of science and technology in many areas has made progress on human lives more developed than the ancient time. A strong science education would be able to equip our younger generation with the skills needed to ensure them for securing a better job in future. Thus, this study is to compare the science teachers’ instructional practices in Malaysian and German secondary schools. A total of sixteen science teachers were involved where eight of them were from the German secondary schools and another eight of them were from Malaysian secondary schools. This study was done by conducting classroom observations and semi-structure interviews. The data collected were then analyzed qualitatively based on Dancy and Hendersons’ framework of instructional practices. In conclusion, Malaysian and German science teachers have similar source of knowledge, definition of students’ success, learning modes, type of motivation and problem-solving skills where they show differences in the interactivity of the classroom, instructional decisions, assessment, content and instructional design. There are also ten good instructional practices found in this study which can be adapted in both nations to improve their science education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,395 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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